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Enregistrement W2060321529 · doi:10.1111/j.0965-075x.2005.00297.x

Self-Other Agreement: Comparing its Relationship with Performance in the U.S. and Europe

2005· article· en· W2060321529 sur OpenAlexaff
Leanne Atwater, David A. Waldman, Cheri Ostroff, Chet Robie, Karin M. Johnson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Selection and Assessment · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCultural Differences and Values
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSample (material)AgreementPsychological interventionPsychologyDemographic economicsInclusion (mineral)Political scienceAccountingBusinessSocial psychologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of multi-source feedback has proliferated in the United States in recent years; however, its usefulness in other countries is unknown. Using a large sample of American managers (n=3793), this study first replicated earlier studies demonstrating that simultaneous consideration of self and other ratings of leadership skills is important for managerial performance ratings. In addition, the impact of self–other agreement on performance was investigated among 2732 managers in five European countries (U.K., Germany, France, Denmark, Italy). Results indicated that the effect of self and other ratings in the prediction of performance differs between the U.S. and the European countries in that the simultaneous inclusion of both self and other ratings is generally less useful in those countries than in the U.S. Further, the effect of self–other agreement varies among the European countries. Implications for multi-source feedback interventions as well as multi-national personnel management are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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